常用正则表达式符号
'.' 默认匹配除 之外的任意一个字符,若指定flag DOTALL,则匹配任意字符,包括换行 '^' 匹配字符开头,若指定flags MULTILINE,这种也可以匹配上(r"^a"," abc eee",flags=re.MULTILINE) '$' 匹配字符结尾,或e.search("foo$","bfoo sdfsf",flags=re.MULTILINE).group()也可以 '*' 匹配*号前的字符0次或多次,re.findall("ab*","cabb3abcbbac") 结果为['abb', 'ab', 'a'] '+' 匹配前一个字符1次或多次,re.findall("ab+","ab+cd+abb+bba") 结果['ab', 'abb'] '?' 匹配前一个字符1次或0次 '{m}' 匹配前一个字符m次 '{n,m}' 匹配前一个字符n到m次,re.findall("ab{1,3}","abb abc abbcbbb") 结果'abb', 'ab', 'abb'] '|' 匹配|左或|右的字符,re.search("abc|ABC","ABCBabcCD").group() 结果'ABC' '(...)' 分组匹配,re.search("(abc){2}a(123|456)c", "abcabca456c").group() 结果 abcabca456c 'A' 只从字符开头匹配,re.search("Aabc","alexabc") 是匹配不到的 '' 匹配字符结尾,同$ 'd' 匹配数字0-9 'D' 匹配非数字 'w' 匹配[A-Za-z0-9] 'W' 匹配非[A-Za-z0-9] 's' 匹配空白字符、 、 、 , re.search("s+","ab c1 3").group() 结果 ' ' '(?P<name>...)' 分组匹配 re.search("(?P<province>[0-9]{4})(?P<city>[0-9]{2})(?P<birthday>[0-9]{4})","371481199306143242").groupdict("city") 结果{'province': '3714', 'city': '81', 'birthday': '1993'}
最常用的匹配语法
re.match 从头开始匹配
re.search 匹配包含 (返回匹配到第一个结果,以group()访问,否则返回None)
re.findall 把所有匹配到的字符放到以列表中的元素返回(返回列表)
re.split 以匹配到的字符当做列表分隔符(返回列表) re.sub 匹配字符并替换 (返回字符串)
反斜杠的困扰
与大多数编程语言相同,正则表达式里使用""作为转义字符,这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符"",那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠"\\":前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠,转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。Python里的原生字符串很好地解决了这个问题,这个例子中的正则表达式可以使用r"\"表示。同样,匹配一个数字的"\d"可以写成r"d"。有了原生字符串,你再也不用担心是不是漏写了反斜杠,写出来的表达式也更直观。
re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写(括号内是完整写法,下同) re.M(MULTILINE): 多行模式,改变'^'和'$'的行为(参见上图) re.S(DOTALL): 点任意匹配模式,改变'.'的行为
print(re.search(r"a*","bbaacaaaa").group()) print(re.findall(r"a*","bbaacaaaa")) """ ['', '', 'aa', '', 'aaaa', ''] """ 注意a*空也是的,匹配0到多次,所以第一行是空的